Estimateurs oracles pour la séparation de sources monocapteur par approches spectrales à états discrets

Valentin Emiya 1 Emmanuel Vincent 1 Rémi Gribonval 1
1 METISS - Speech and sound data modeling and processing
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Résumé : Dans cet article, des bornes de performances oracles sont déterminées pour la séparation de sources monocapteur sous contrainte d'un nombre fini d'états discrets. En fixant des contraintes qui sont à la base de systèmes existants, les bornes de performances obtenues sont plus réalistes qu'avec une contrainte de masquage temps-fréquence seule. Dans ce contexte, l'efficacité théorique des approches par mélanges de gaussiennes est quantifiée et comparée à des résultats provenant d'un système de l'état de l'art. De futures approches sont envisagées en faisant évoluer ces modèles vers des méthodes discriminantes à états conjoints
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Contributeur : Valentin Emiya <>
Soumis le : mardi 2 février 2010 - 17:15:23
Dernière modification le : mercredi 11 avril 2018 - 01:57:12
Document(s) archivé(s) le : vendredi 18 juin 2010 - 18:28:10

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Citation

Valentin Emiya, Emmanuel Vincent, Rémi Gribonval. Estimateurs oracles pour la séparation de sources monocapteur par approches spectrales à états discrets. Proc. of GRETSI, Sep 2009, Dijon, France. pp.1-4, 2009, 〈http://documents.irevues.inist.fr/bitstream/handle/2042/29108/emiya_570.pdf〉. 〈inria-00452631〉

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